未来战争的发展趋势是以网络为中心的作战方式,传统的平台中心战已经难以满足先进武器的发展需求,因此,世界各国都把研究重点逐步转到网络中心战这一新体制。网络中心战的最大特点是通过战事发展态势的高度实时共享,实现协同作战能力。本文研究的航迹合成算法即是完成协同作战的第一步骤,其作用是通过多部传感器组网增强发现诸如掠海飞行的巡航导弹等隐身目标的能力,最大限度地减少雷达盲区,生成合成态势图像,以便作出及时有效的反应。以往人们主要研究多传感器航迹融合问题,很少研究航迹合成问题。这是因为航迹合成是网络中心站新体制下提出来的新概念。目前在国外现已发表的网络中心站文献中,大多数是原理性地提出航迹合成算法概念和基本原理,还没有专门讨论航迹合成具体算法的文献。我国对于航迹合成方法的研究尚处于概念性研究阶段,国内的一些期刊和文献中有关航迹合成的内容大多以翻译外国资料为主,并未形成完整的理论体系。目前人们主要研究非机动目标多传感器航迹合成。本论文在前人工作基础上,以网络中心站为研究背景,主要研究机动目标多假设航迹合成算法,以解决机动目标的航迹合成问题。这是前人还没有深入开展的课题。本论文首先介绍了近几年比较热点的目标跟踪新理论,并阐述了本课题中用到的无味卡尔曼(UKF)滤波器,分别给出目标非机动和机动运动模型及其观测模型,然后提出了本文核心算法——多假设航迹合成算法,介绍了其原理及框架,计算分析了算法中用到的三种波门的大小。多假设航迹合成算法的核心思想是基于多假设跟踪理论概念,通过多假设航迹外推的方法,构造航迹合成空间关联区域,并通过该关联区域与被关联起始航迹的几何关系来确定是否要合成。多假设航迹合成算法另一个核心问题是航迹合成关联准则。本论文提出基于时间空间和航迹属性相结合的新的关联准则。这种准则不但考虑以往探测空间上的关联问题,尤其是有利于解决机动目标航迹合成问题。仿真结果表明:多假设航迹合成算法对满足合成准则的非机动和机动目标均能进行较好的合成,解决了远距离与超远距离的机动目标航迹合成问题。